Elevate your interiors with 81047 HL1 A, a Elegant Design Wall Tiles. Ideal for interior bathroom tiles, this tile comes in a versatile 15X10 size. Choose KAG TILES for unmatched quality and style.

2024年12月5日 · KAG：在 GraphRAG 基础上，解决 LLM 不会专业领域的符号逻辑计算（如俩个医疗集合的交集算不对），增强可信程度、查询灵活度 引入逻辑符号决策和检索（复杂问题拆解、多重限定条件、排除性条件、统计聚合查询）

2024年12月31日 · 浙江大学与蚂蚁集团推出的知识增强生成（kag）框架，旨在解决传统检索增强生成（rag）方法在多跳推理和复杂逻辑处理中的不足。kag通过结合知识图谱（kgs）和创新技术，显著提升了大语言模型在专业领域问答中的准确性和

2025年1月7日 · KAG（Knowledge Augmented Generation）是蚂蚁集团推出的专业领域知识服务框架，旨在通过知识增强提升大型语言模型（LLMs）在特定领域的问答性能。 KAG 基于知识和文本块的互索引结构，整合非结构化数据、结构化信息以及业务专家经验，形成统一的业务知识图谱。

KAG（Knowledge Augmented Generation）是蚂蚁集团推出的专业领域知识服务框架，基于知识增强提升大型语言模型（LLMs）在特定领域的问答性能，为垂直领域的知识库构建逻辑推理和问答解决方案。

KAG是OpenSPG发布v0.5版本中推出的知识增强生成（KAG）的专业领域知识服务框架，旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，增强大型语言模型和知识图谱，以解决 RAG 挑战

KAG能有效克服传统RAG向量相似度计算的模糊性以及OpenIE引入的GraphRAG噪声问题。KAG支持逻辑推理和多跳事实问答等功能，性能显著优于当前SOTA方法。

2024年12月2日 · KAG. KAG 是一个基于 OpenSPG 引擎和大语言模型（LLMs）的推理问答框架，用于构建垂直领域知识库推理问答方案。KAG 可有效克服传统 RAG 向量相似计算的模糊性及 GraphRAG 开放信息抽取的噪声问题，支持逻辑推理和多跳事实问答等，效果显著优于当前 SOTA …

kag引入了llmfrispg框架，将知识重构以与llm的能力对接： 采用无模式和有模式的方法，确保兼容无结构数据和专业级知识。 促进分层表示，将原始文档文本与KG中的结构化知识关联。

2025年1月8日 · 浙江大学与蚂蚁集团推出的知识增强生成（kag）框架，旨在解决传统检索增强生成（rag）方法在多跳推理和复杂逻辑处理中的不足。kag通过结合知识图谱（kgs）和创新技术，显著提升了大语言模型在专业领域问答中的准确性和